Day 2: Gemini API 初體驗

今天我們將親自動手，體驗 Gemini API 的強大功能！透過實際的程式碼範例，你將了解如何與 Google 最先進的大語言模型進行互動。

🌟 Gemini API 核心特色

Gemini 是 Google DeepMind 開發的多模態大語言模型，具備以下優勢：

• 卓越的推理能力：在複雜邏輯推理任務上表現出色
• 優秀的中文支援：對繁體中文和簡體中文都有良好的理解
• 多模態處理：同時支援文字、圖片、程式碼等多種輸入
• 成本效益高：相較於其他頂級模型，價格更為親民

💻 第一個 Gemini 程式

讓我們建立第一個與 Gemini 對話的程式：

# gemini_hello.py
import google.generativeai as genai
from dotenv import load_dotenv
import os

# 載入環境變數
load_dotenv()

# 配置 API 金鑰
genai.configure(api_key=os.getenv('GEMINI_API_KEY'))

# 選擇模型
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')

def chat_with_gemini(message):
    """與 Gemini 進行基礎對話"""
    try:
        response = model.generate_content(message)
        return response.text
    except Exception as e:
        return f"發生錯誤: {e}"

# 測試對話
if __name__ == "__main__":
    print("🤖 Gemini AI 助理啟動！")
    print("輸入 'quit' 離開程式\n")
    
    while True:
        user_input = input("你: ")
        if user_input.lower() == 'quit':
            print("再見！")
            break
            
        response = chat_with_gemini(user_input)
        print(f"Gemini: {response}\n")

🔧 進階功能探索

1. 設定模型參數

# 配置生成參數
generation_config = genai.types.GenerationConfig(
    candidate_count=1,
    max_output_tokens=1000,
    temperature=0.7
)

model = genai.GenerativeModel(
    'gemini-2.5-flash',
    generation_config=generation_config
)

2. 系統提示設定

# 設定 AI 助理的角色
system_prompt = """
你是一個專業的程式設計導師，專門協助初學者學習 Python 和 AI 開發。
請用親切、耐心的語氣回答問題，並提供實用的程式碼範例。
"""

model = genai.GenerativeModel(
    'gemini-2.5-flash',
    system_instruction=system_prompt
)

📊 實用範例：程式碼分析助手

讓我們建立一個能夠分析 Python 程式碼的小助手：

def analyze_code(code):
    """分析 Python 程式碼並提供建議"""
    prompt = f"""
    請分析以下 Python 程式碼：
    
    ```python
    {code}
    ```
    
    請提供：
    1. 程式碼功能說明
    2. 潛在的改進建議
    3. 是否有語法錯誤或邏輯問題
    """
    
    response = model.generate_content(prompt)
    return response.text

# 測試程式碼分析
sample_code = """
def calculate_average(numbers):
    total = 0
    for num in numbers:
        total += num
    return total / len(numbers)
"""

print(analyze_code(sample_code))

🚀 今日挑戰

試著執行今天的程式碼，並嘗試以下挑戰：

1. 個性化助手：修改系統提示，創造一個具有特定專業背景的 AI 助手
2. 多輪對話：觀察 Gemini 如何處理上下文相關的問題
3. 創意應用：讓 Gemini 幫你寫一首關於程式設計的小詩

🎯 今日總結

透過今天的實作，我們成功建立了與 Gemini API 的基礎連接。你已經學會如何：

• 配置和初始化 Gemini 模型
• 進行基礎的文字生成對話
• 設定模型參數和系統提示
• 建立特定功能的 AI 助手

明天我們將深入探討 Gemini CLI 工具，學習更多便利的操作方式。記住，最好的學習方式就是親自動手實作！